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）和大家一起探究Jupyter配置
Spark
开发环境
简介
为Jupyter配置Spark开发环境，可以安装全家桶–Spark Kernel或Toree，也可按需安装相关组件。
考虑到一般人更喜欢一步到位，并且Toree将会代替Spark Kernel，故直接且仅需安装Toree即可，不过下面还是给出了所有的安装方法。
Spark Kernel的安装
参照Spark Kernel支持的语言，安装好Spark Kernel后，其默认可以支持Scala，Python，R，SQL，对应的Spark实现分别是Scala with Spark，Python with PySpark，R With SparkR，Spark SQL。
参照上述链接，要切换语言时，只需简单的在语句前面加上%%scala/%%pyspark即可。当然，什么都不加时，默认语言为Scala。
另外，启动Jupyter后，可直接在http://localhost:4040/jobs/监控所有作业。
Spark Kernel(旧的项目)
参照下面的安装步骤进行即可，就是有些繁琐。
Getting Started with theSpark Kernel
Guide to Integrating theSpark Kernel with Jupyter
Toree(新项目)
根据Spark Kernel的介绍，自从Spark Kernel变成Apache的孵化项目后，其最新仓库已经 迁移到了incubator-toree。
安装时，参照Quick Start What isApache Toree ，仅需两条命令即可完成安装。
pip install toree
jupyter toree install--spark_home=your-spark-home12
值得注意的是:
Toree虽然还在孵化中，但已经能完成上述Spark Kernel的全部功能，即可支持PySpark，Spark SQL等。
该kernel安装在/usr/local/share/jupyter/kernels/apache_toree_scala目录下
Spark组件单独安装
除了安装上面的方法安装Spark的全家桶外，还可以按需对各组件进行安装。
Scala Kernel的安装
参照jupyter-scala安装即可。
PySpark的安装
PySpark: How to install andIntegrate with the Jupyter Notebook
Integrate Apache Spark withlatest IPython Notebook (Jupyter 4.x)
Running Spark ApplicationsUsing IPython and Jupyter Notebooks